干细胞就像人体的应急工具箱,其具有独特的能力,能形成从免疫细胞到大脑细胞任何类型的特殊细胞,同时还能无限分裂并再生,能根据机体的指令来修复和补充机体系统。在实验室中培养干细胞并让其生长成为我们需要的任何类型细胞的能力是医学研究领域的圣杯,比如,这种能力就能促使临床医生开发出无尽的新细胞来修复损伤的组织和器官,然而为了找到这一圣杯,研究人员就需要完全理解干细胞是如何复制并转化为不同细胞类型的。

  近日,一篇发表在国际杂志Science Advances上题为“Label-free metabolic optical biomarkers track stem cell fate transition in real time”的研究报告中,来自美国南加州大学等机构的科学家们通过研究距离揭开这些基本细胞的奥秘又近了一步;研究人员利用机器学习技术开发了一种非侵袭性的系统,其或能为阐明干细胞如何增殖及再生为特殊的细胞类型提供一种新的见解。

  研究者表示,干细胞的行为至今仍然非常神秘,理解其如何分裂和改变的过程往往具有一定的侵入性,需要提取干细胞并最终在实验室中对其破坏;这项研究中,研究人员分析了造血干细胞,其存在于机体骨髓中并能产生血液中的所有细胞,比如红细胞和免疫细胞等,为了让干细胞扩大数量,其就需要进行对称分裂,而为了让其在产生新的不同的细胞类型(比如红细胞和白细胞)的同时进行自我更新,其还需要进行不对称的分裂。

  研究者Shen说道,在骨髓移植的情况下,我们希望干细胞能进行对称分裂并产生尽可能多的干细胞,这样我们就能在不同患者中使用它们,然而截止到目前为止,在临床中,血液干细胞还无法在体外进行扩增,如果我们能做到这一点(制造用于骨髓移植的大量造血干细胞),或许就能解决很多患者所面临的一个大问题。研究人员重点分析了干细胞的代谢行为,他们利用一种名为荧光寿命成像显微镜(fluorescence lifetime imaging microscopy)的实时成像技术来分析干细胞是如何分解葡萄糖产生能量的。干细胞能产生自身的荧光物质(自体荧光,autofluorescence),并允许成像并追踪细胞的代谢,这种代谢与细胞如何发挥功能和转变密切相关。

  比如,NADH就是这些自体荧光分子中的一员,当其与代谢酶结合时,其就会展示出研究人员测定的不同光学荧光特性,因此,通过这种方式,研究人员就能在不杀死细胞的情况下通过无创方法对其测定。利用小鼠模型,研究人员就能获取这些信息,并从干细胞图像中提取出荧光特征,并能从每个干细胞中开发出205个代谢光学生物标志物特征的文库,其中56种生物标志物特征与造血干细胞的分化直接相关。机器学习技术能帮助研究人员创建干细胞和非干细胞的聚类图谱,并追踪随时间推移其行为和分化的变化情况,这种方法能指定评分来确定子代细胞是否是干细胞,或干细胞是否会进行对称分裂或不对称分裂,这一点让研究人员非常兴奋,因为他们并没有杀死细胞,只是拍摄到了细胞的图像并提取其特征,这或许就能给研究人员更多关于细胞的信息。

  此外,研究人员还利用实时方法理解了干细胞的代谢状态,这或许就能提供进一步的知识来帮助进行药物发现和尖端干细胞疗法的开发,同时也能帮助开发推动人类细胞、组织和器官生长及移植的新型再生医学疗法。目前还有其它应用策略,比如细胞治疗,科学家们一直在尝试制造T细胞、巨噬细胞和其它类型的细胞,这些细胞在不同的疾病背景下有着特定的用途。最后研究者表示,对于干细胞研究人员而言,这或许是一项令人兴奋的技术,因为这能促使他们实时观察干细胞的状态并随着时间推移追踪每个细胞,而这是目前研究人员无法实现的。


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